Rad uz agente: AI suigrači8 min read

6 mjeseci nakon ključnog trenutka OpenClaw, imamo 7 agenata kao dio tima, i čovječe, oni to čine. Volim ovaj citat jer se upravo tako osjećam sada –

“Vanzemaljci su sletjeli ovdje i spremni su raditi, jeftino i u velikom obimu.” – Daniel Schreiber, izvršni direktor tvrtke Lemonade

U ovoj seriji članaka opisat ću kako izgleda i kako je raditi s agentima, lekcije koje smo naučili i najbolje prakse koje smo usvojili. Ali prvo, počnimo s uvodom u to gdje se nalazimo i što mislim da bi svaki izvršni direktor, osnivač i voditelj trebao znati, jer se to odnosi na vas danas. Vaše radno mjesto, metodologija i tim uskoro će se dramatično promijeniti i trebali biste se odlučiti na to kako biste to najbolje iskoristili.

Naši suradnici agenti u Anima rade na poslovima marketinga, poslovne inteligencije, osiguranja kvalitete, uspjeha kupaca i pozadinskih operacija. Sjede u našim Slack kanalima. Dolaze s poslom u 2 ujutro ili trče na dnevne petlje. Oni istražuju, analiziraju podatke, objavljuju sadržaj, otvaraju Asana karte i šalju zahtjeve za povlačenje brodova kako bi ih inženjeri pregledali.

Svaki agent izvještava ljudskog upravitelja koji ga uključuje, daje mu kontekst i stalne povratne informacije, proširuje njegove sposobnosti i skup alata, postavlja svoju rutinu i postavlja ga za uspjeh kao dio tima.

Agenti protiv AI chata

Današnji agenti (OpenClaw, Hermes) više se osjećaju kao udaljeni suigrači nego chatbotovi. Mijenja način na koji s njima komuniciramo i što od njih očekujemo.

Imaju vlastita računala. Fizički ili u oblaku. Agent se također ne isključuje kada zatvorite prijenosno računalo. Može preuzeti gigabajte podataka, analizirati ih satima, probuditi se noću radi zadataka, istraživati ​​i poduzimati radnje. Uglavnom, rad.

Oni uče. Vi na njima. Šaljete ih da čitaju materijale online ili offline i provode istraživanja za dobrobit svog znanja. Sa svakim zadatkom i povratnom informacijom bolje razumiju domene koje želite da posjeduju. 

Dobivaju pristup vašim podacima i sustavima. Dakle, izvršavaju zadatke od kraja do kraja. Možete ih dovesti u aplikaciju za razmjenu poruka tvrtke kao što je Slack ili Teams, tako da imaju duge otvorene rasprave s više članova tima.

Oni surađuju. Za razliku od vašeg Claude Coworka / Codexa, dijeljeni agent u oblaku može učiti od nekoliko ljudi i to znanje učiniti dostupnim svima. Voditelj proizvoda može ga naučiti o analitici. Marketinški stručnjaci ga mogu naučiti o atribuciji i toku. Inženjerski timovi mogu mu dati pristup kodu i razvojnom okruženju. Isti agent zatim može uspostaviti veze preko tih domena.

Naši agenti u Anima

Napisat ću još o našim agentima, ali evo okusa –

Rocket, marketinški agent, izvještava me. On je stručnjak za postavljanje našeg bloga WordPress, SEO taktike, glas i ton, postavljanje popisa biltena, predloške e-pošte, tok i analitiku. On dobro razumije proizvod i također ima pristup njemu te ima svoj vlastiti Anima račun. 

Dio njegove rutine uključuje praćenje toka i ažuriranje njegovog znanja iz kanala oko proizvoda, tehnologije i marketinških aktivnosti tako da je to uvijek oštra analiza, a ne generička, i nije potreban dodatni kontekst. Pregledava testove koje smo proveli u SEO i nadzire ih. 

Pomaže u pisanju i prevođenju postova na blogu, pronalaženju točaka trzanja ili kvarova i izvršavanju naših mjesečnih zadataka u biltenu od održavanja do sastavljanja, pa sve do slanja e-pošte. Mi to još uvijek uspijevamo, ali on obavlja svakodnevni posao. On dolazi s uvidima i izvršava ih.

Tracey, naša najzrelija agentica, izvještava CTO-a. Ona je stručnjakinja za poslovnu inteligenciju / analitiku proizvoda, tragove dnevnika, izvješća o pogreškama i našu bazu kodova. Neke od njezinih rutina uključuju dežurni inženjer, javljanje na pritužbe korisnika, praćenje problema, slanje ažuriranja koda (PR) ili otvaranje tiketa u sustavu za upravljanje zadacima i ažuriranje svojih otkrića i radnji u Slacku, naravno. To je oko 5% onoga što ona radi.

Jedinstvenost digitalnog zaposlenika

Vjerujem da smo prešli ono što ja zovem digitalna singularnost zaposlenika: točka u kojoj agenti postaju dovoljno sposobni da se pridruže radnoj snazi ​​kao operativni sloj, a ne samo kao softver koji koristi radna snaga.

Agenti su magija za koju se još morate potruditi. Postavljanje je još uvijek bliže DIY izradi nego upravljanoj usluzi. Trebaju obuku, održavanje, nadzor i puno ljubavi i brige. Ali trud se isplati, jer to je kao da gradite štapove za pecanje umjesto da lovite ribu. Jednom kada agent radi dobro, njegova vrijednost nastavlja rasti.

Nisu svi uzbuđeni zbog umjetne inteligencije

Ovo je veliki pomak, a njime treba upravljati iz više perspektiva: poslovanja, metoda rada, sigurnosti, tehnologije i, što je najvažnije, ljudi. 

Postoji velika rasprava o tome kako AI čini da se ljudi osjećaju Noam Segal kod Lennyja. To je važno ogledalo za sve nas u “Grupi 1” – uzbuđenoj grupi. 72% brine o otkazima. Mnogi su ljudi zbunjeni, nesigurni ili pod stresom zbog budućnosti zbog raznih razloga.

Vjerujem da je veliki dio upravljanja ovom promjenom, kao i izvlačenja maksimuma iz nje, transparentnost i prolazak kroz ovu promjenu zajedno kao tvrtka, kao tim. Jedna stvar koju radimo je da imamo kutak “Agent priče” na tjednoj sjednici naše tvrtke. Postoje dva cilja za to –

Učimo zajedno. Cijeli moj tim su oštroumni ljudi i svi koriste agente na različite načine svaki tjedan. Ovo je vrli novi svijet i učimo brže ako učimo zajedno. Imati agente kao dio tima ima ogroman psihološki utjecaj, pa umjesto da radim u mraku, radije radim na otvorenom i imam sav svoj pametni tim kao dio ove avanture, koliko god uzbudljiva i jeziva bila.

Evo nekoliko priča o agentima –

• Jedan od naših agenata poslao je poruku upućenu kupcu, a trebao je ostaviti samo interni komentar. Ništa loše, ali mali “???” od korisnika, odgovorio je iskrenim odgovorom.
• Jedna e-poruka nije uspjela jer nikada nismo jasno naveli koje su pogreške fatalne. Bilten je poslan s pogrešne poddomene, zbog čega je 166.000 e-poruka bilo potisnuto. Ovaj put ništa loše, ali naučili smo bolje definirati svoje zadatke.

Nijedan od ovih kvarova nije nastao zbog toga što agent nije mogao koristiti softver. Došle su iz dvosmislenosti, autoriteta i koordinacije.

Najvažnije pitanje stoga nije: “Što ovaj model može učiniti?”. Ono glasi: “Koju bi ovlast ovaj agent trebao imati, u čije ime i pod kojim nadzorom?”

Stavite agente na organizacijsku shemu

Koristeći ChatGPT, navikli smo se puno brže istraživati, ponavljati kopiju ili odbijati ideje s AI partnerom, ali ovo je nešto drugo. Pravi način korištenja agenta nije mikro-upravljanje njime i traženje svakog malog zadatka.

Dajte svom agentu znanje, razumijevanje domene i pristup alatima i podacima, tako da mu onda možete dati cilj, a ne mali zadatak. I naći će put, kao i čovjek. Također će činiti greške. I trebali biste ga ispričati, jer ono pamti i uči.

To ga čini puno bližim mlađem operateru nego softveru ili AI Chatu.

Svaki agent treba imenovanog ljudskog vlasnika. Bez nekoga tko ga njeguje, ispravlja i širi njegove sposobnosti, s vremenom postaje manje koristan. Stvari se stalno događaju u vašem poslu. Promjene u terminologiji poduzeća. Promjena metrike. Promjene u pozicioniranju robne marke. Uvode se novi alati. Agent nije jednokratna implementacija.

Agente obučavate kao nove zaposlenike. Vjerujete agentima kao novim zaposlenicima.

To je i razlog zašto toplo preporučujem da ne žurite sa stvaranjem 100 agenata. Počni s jednim. Dodajte još jedan samo kada je odvajanje potrebno za opseg, sigurnost ili specijalizaciju. Proveli smo mjesece pokušavajući zadržati što manji broj agenata, dok smo svakoga učinili pametnijim i sposobnijim.

Više agenata stvara i veće troškove upravljanja. Ne postavljajte više agenata nego što vaša organizacija može upravljati.

Gdje početi

Novi bi agent trebao započeti na najnižoj razini koja još uvijek stvara vrijednost, a kasnije se proširiti. Zamijenite upute operativnim postupcima

Napor pri postavljanju učinkovitog agenta ne odnosi se uglavnom na pisanje briljantnog prompta. Bliže je osposobljavanju novog juniora za dobro definirane zadatke.

Najjači agenti akumuliraju sposobnosti tijekom vremena. Oni konfiguriraju svoja računala, instaliraju alate, stvaraju vještine, čuvaju radne datoteke i grade znanje iz prethodnih zadataka. Kada trebamo novog agenta sa sličnim temeljima, možemo napraviti sigurnosnu kopiju i klonirati stroj, što štedi malo truda pri ukrcavanju.

Sam model postaje roba. Promijenili smo pružatelje modela i možda ćemo se ponovno promijeniti. Trajna vrijednost je agentov akumulirani kontekst, sposobnosti, operativni postupci i integracija s organizacijom.

Vaš model je iznajmljen. Vaš kontekst je srž.

Postavite svog prvog agenta. Preporučam Hermes. Objavljivat ću više s našeg putovanja – pratite me ako vam bude zanimljivo.